BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Sampel yang Digunakan Sebagaimana pengambilan sampel dalam penelitian ini, bahwa sampel merupakan perusahaan-perusahaan yang melakukan Initial Public Offering (IPO) di BEJ tahun 1998 2006 dan mengalami underpricing. Berdasarkan kriteria pengambilan sampel penelitian, diperoleh sebanyak 93 perusahaan. Data mengenai return saham dan data-data yang terkait dengan penelitian ini diperoleh dari ICMD. Namun dari data awal penelitian melalui screening data diperoleh bahwa beberapa variabel tidak berdistribusi normal. Karena pengujian selanjutnya akan dilakukan dengan uji regresi linier, sedangkan syarat normalitas data merupakan syarat awal pengujian, maka pengeluaran beberapa sampel dilakukan untuk mendapatkan data penelitian yang berdistribusi normal. Setelah melalui screening data diperoleh sebanyak 12 data dikeluarkan dari data sehingga data yang berdistribusi normal berjumlah 81 buah. Pengujian normalitas data selanjutnya dibahas pada sub bab normalitas data setelah ini. Sebelum menganalisis lebih jauh untuk pengujian hipotesis penelitian, telebih dahulu akan dibahas mengenai bentuk sebaran data penelitian. Statistik diskriptif dari 81 data normal untuk variabel-variabel pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 58
59 Tabel 4.1 Statistik Diskriptif Variabel Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation underpricing 81 2.00 192.00 52.4966 47.96099 Market_x1 81-98.10 96.64-14.6803 46.64175 Underwriter_x2 81.00 1.00.6420.48241 Auditor_x3 81.00 1.00.6790.46976 UmurPerusahaan_x4 81 35.00 452.00 149.2963 108.57054 ROA_x5 81-4.60 18.55 4.9449 5.26372 Valid N (listwise) 81 Sumber : Data sekunder yang diolah Selama periode 1998 2006, underpricing yang terjadi pada 81 perusahaan di Bursa Efek Jakarta memiliki rata-rata 52,4966% dengan standar deviasi sebesar 47,96. Hal ini menunjukkan bahwa emiten memiliki estimasi harga saham perdana yang terlalu rendah yang mencapai 52,4966% dari harga yang dijual pada pasar sekunder oleh underwriter. Tingkat underpricing yang tertinggi adalah sebesar 192% yang terjadi pada PT Akbar Indo Makmur Stimec, sedangkan undepricing yang terendah adalah sebesar 2% yang dialami oleh PT. Reliance Securitues. Deskripsi variabel market (MAR) yang diperoleh dari 81 perusahaan sampel yang menunjukkan selisih dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) pada 30 hari sebelum IPO dengan pada saat IPO diperoleh rata-rata sebesar - 14,68. Nilai rata-rata market negatif menunjukkan bahwa secara rata-rata terjadi kecenderungan kenaikan indeks pasar pada saat perusahaan melakukan IPO pada tahun 1998 hingga 2006. Nilai minimum market diperoleh sebesar 98,10 dan nilai maksimum diperoleh sebesar 96,64.
60 Deskripsi variabel umur perusahaan yang diperoleh dari 81 perusahaan sampel diperoleh rata-rata sebesar 149,29 bulan. Nilai rata-rata tersebut menunjukkan bahwa secara rata-rata perusahaan yang melakukan IPO pada tahun 1998 hingga 2006 sudah berumur 149,29 bulan. Umur perusahaan terendah adalah 35 bulan dan umur tertua adalah 452 bulan. Deskripsi variabel Return on Asset (ROA) yang diperoleh dari 81 perusahaan sampel diperoleh rata-rata sebesar 4,94. Nilai rata-rata ROA positif menunjukkan bahwa secara rata-rata perusahaan yang melakukan IPO pada tahun 1998 hingga 2006 mampu menghasilkan laba sebesar 4,94% dibanding dengan total aset yang dimiliki perusahaan. Nilai ROA minimum diperoleh sebesar - 4,60% dan nilai maksimum diperoleh sebesar 18,55%. Deskripsi mengenai underwriter yang menjamin emisi saham perdana perusahaan sampel dalam melakukan IPO dalam kategori underwriter yang prestisius dan non prestitius adalah sebagai berikut : Tabel 4.2 Reputasi Underwriter Reputasi Underwriter Jumlah Prosentase Tidak prestisius Prestisius 29 52 35,8% 64,2% Jumlah 81 100% Sumber : Data sekunder yang diolah Berdasarkan reputasi penjamin emisinya, sebagian besar emiten dijamin oleh underwriter yang prestisius yaitu sebanyak 52 perusahaan (64,2%), sedangkan 29 perusahaan lainnya atau 35,8% dijamin oleh undewriter yang tidak prestisius.
61 Deskripsi mengenai auditor yang mengaudit laporan keuangan terakhir dari perusahaan sampel yang melakukan IPO dalam kategori auditor yang termasuk dalam Big Five dan Non Big Five adalah sebagai berikut : Tabel 4.3 Reputasi Auditor Reputasi Auditor Jumlah Prosentase Non Big Five Big Five 26 55 32,1% 67,9% Jumlah 81 100% Sumber : Data sekunder yang diolah Berdasarkan reputasi pengaudit laporan keuangannya, sebagian besar emiten diaudit oleh KAP yang masuk dalam Big Five yaitu sebanyak 55 perusahaan (67,9%), dan 26 perusahaan lainnya (32,1%) diaudit oleh KAP yang masuk dalam kategori Non Big Five. 4.2 Analisis Data dan Pengujian Hipotesis Sesuai dengan tujuan penelitian, maka penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda. Penelitian ini menggunakan model regresi untuk menguji hipotesis penelitian ini. Namun demikian, suatu regresi linier berganda akan membentuk estimasi yang baik apabila terpenuhi semua asumsi-asumsi klasiknya. 4.2.1 Uji Asumsi Klasik 1. Pengujian Normalitas Data Uji normalitas data digunakan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi, variabel dependen, variabel indepeden atau keduanya mempunyai
62 distribusi normal atau tidak. Pengujian normalitas dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov. Nilai signifikansi yang yang lebih besar dari 0,05 menunjukkan adanya data yang berdistribusi normal. Hasil pengujian normalitas dari residual model regresi linier berganda adalah sebagai berikut : Tabel 4.4 Uji Normalitas Data One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Market _x1 Underwriter _x2 Auditor _x3 Umur Perusahaan _x4 ROA _x5 N 81 81 81 81 81 Normal Mean Parameters(a,b) -14.6803.6420.6790 149.2963 4.9449 Std. Deviation 46.6417 5.48241.46976 108.57054 5.26372 Most Extreme Absolute Differences.104.413.432.179.142 Positive.104.266.247.179.142 Negative -.066 -.413 -.432 -.146 -.110 Kolmogorov-Smirnov Z.933 3.717 3.886 1.612 1.278 Asymp. Sig. (2-tailed).349.056.052.081.076 a Test distribution is Normal. b Calculated from data. Sumber : Data sekunder yang diolah Tabel tersebut menunjukkan bahwa semua variabel menunjukkan variabel yang berdistribusi normal.. Namun demikian data yang berdistribusi normal dipenuhi hanya pada sampel sejumlah 81 buah. 2. Pengujian Multikolinearitas Untuk mengetahui apakah terjadi multikolinearitas dalam suatu model regresi dapat dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor) yang terdapat pada masing-masing variabel seperti terlihat pada tabel berikut ini :
63 Tabel 4.5 Pengujian Multikonieritas Variabel Tolerance VIF Market_x1 0.933 1.072 Underwriter_x2 0.841 1.189 Auditor_x3 0.917 1.090 UmurPerusahaan_x4 0.952 1.051 ROA_x5 0.960 1.042 Sumber : data sekunder yang diolah Pedoman untuk suatu model regresi yang bebas dari multikolinearitas adalah apabila mempunyai nilai VIF dibawah 10. Dari tabel di atas diperoleh bahwa tidak terdapat nilai VIF yang lebih besar dari 10. Sehingga untuk selanjutnya variabel-variabel tersebut yang akan digunakan sebagai prediktor yang memenuhi syarat asumsi klasik. 3. Pengujian Heterokedastisitas Pengujian heterokedastisitas digunakan untuk melihat apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Model regresi yang baik tidak terjadi Heterokedastisitas. Untuk mendeteksi adanya Heterokedastisitas dapat dilakukan dengan menggunakan Scatter plot dan uji Glejser. Pada prinsipnya uji Glejser dilakukan dengan meregresikan semua variabel bebas dari model regresi dengan nilai mutlak dari residualnya. Apabila tidak terdapat hasil yang signifikan dari variabel bebasnya, maka model regresi tersebut bebas dari masalah heteroskedastisitas. Hasil pengujian heteroskedastisitas diperoleh sebagai berikut :
64 Unstandardized Coefficients Tabel 4.6 Uji Heteroskedastisitas Standardized Coefficients Coefficients(a) B Std. Error Beta (Constant) 11.482 0.59 19.464 0,004 Market_x1 0.003 0.005 0.064 0.638 0.526 Underwriter_x2-0.769 0.537-0.15-1.432 0.156 Auditor_x3-1.493 0.528-0.284-2.828 0.056 UmurPerusahaan_x4 0.007 0.002 0.322 3.261 0.082 ROA_x5 0.158 0.046 0.337 3.425 0.071 Dari tabel tersebut menunjukkan bahwa tidak satupun variabel yang memiliki signifikansi yang kurang dari 0,05. Dengan demikian tidak ada variabel yang signifikan. Hal ini berarti bahwa model regresi pada model ini tidak mengandung adanya masalah heteroskedastisitas. t Sig. 4. Pengujian Autokorelasi Watson. Untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dapat dilihat nilai uji Durbin Tabel 4.7 Hasil Pengujian Autokorelasi DW DW tabel Keterangan D L d U 4 - d U 1,893 1,58 1,74 2,26 Bebas autokorelasi Sumber : Data sekunder yang diolah Berdasarkan hasil analisis regresi pada model kedua diperoleh nilai DW sebesar 1,893. Nilai tersebut selanjutnya dikonsultasikan dengan nilai du pada tabel Durbin Watson. Nilai du untuk k = 5 dan dengan jumlah pengamatan
65 sebanyak 81 diperoleh sebesar 1,74 dan nilai dl. Dari nilai tersebut menunjukkan bahwa model regresi tersebut memiliki kesimpulan bebas autokorelasi. 4.2.2 Model Regresi Linier Berganda Dari hasil pengujian terhadap asumsi klasik, diperoleh model regresi tersebut tidak terdapat masalah asumsi normalitas, multikolinieritas, autokorelasi dan heteroskedastisitas. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menguji model regresi secara overall maupun secara parsial. Hasil pengujian pengaruh secara parsial dari masing-masing variabel terhadap initial return adalah sebagai berikut : Variabel Tabel 4.8 Tabel Hasil Uji Parsial Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta (Constant) 31.897 12.289 2.596 0.011 Market_x1-0.054 0.11-0.053-0.492 0.624 Underwriter_x2 16.977 11.19 0.171 1.517 0.133 Auditor_x3 19.902 11.001 0.195 1.809 0.044 UmurPerusahaan_x4-0.113 0.047-0.256-2.422 0.018 ROA_x5 2.486 0.96 0.273 2.59 0.012 Sumber : Data sekunder yang diolah Hasil tersebut dapat ditulis dalam model persamaan regresi berikut ini : UP = 31,897 0,054 market_x1 + 16,977 Underwriter_x2 + 19,902 auditor_x3 0,113 umurperusahaan_x4 + 2,486 ROA_x5 Hasil tersebut menunjukkan bahwa variabel market dan umur perusahaan memiliki koefisien regresi bertanda negatif sedangkan variabel underwriter, auditor dan ROA memiliki koefisien bertanda positif. t Sig.
66 Pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen berdasarkan hasil pengujian sebagaimana ditunjukkan pada tabel 4.8 secara rinci dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Hasil pengujian secara parsial variabel market diperoleh nilai t sebesar -0,492 dengan signifikansi sebesar 0,624. Nilai signifikansi tersebut lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti bahwa market tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap underpricing. 2. Hasil pengujian secara parsial variabel underwriter diperoleh nilai t sebesar 1,517 dengan signifikansi sebesar 0,133. Nilai signifikansi tersebut lebih besar dari 0,05. Hal ini berarti bahwa reputasi underwriter tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap underpricing. 3. Hasil pengujian secara parsial variabel reputasi auditor diperoleh nilai t sebesar 1,909 dengan signifikansi sebesar 0,044. Nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa reputasi auditor memiliki pengaruh yang signifikan terhadap underpricing. Arah koefisien positif berarti bahwa semakin reputabel KAP pengaudit laporan keuangan perusahaan, perusahaan akan cenderung mengalami peningkatan underpricing. 4. Hasil pengujian secara parsial variabel umur perusahaan diperoleh nilai t sebesar -2,422 dengan signifikansi sebesar 0,018. Nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa umur perusahaan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap underpricing. Arah koefisien negatif berarti bahwa semakin tua umur perusahaan, perusahaan akan cenderung mengalami penurunan underpricing.
67 5. Hasil pengujian secara parsial variabel ROA diperoleh nilai t sebesar 2,59 dengan signifikansi sebesar 0,012. Nilai signifikansi tersebut lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti bahwa profitabilitas ROA memiliki pengaruh yang signifikan terhadap underpricing. Arah koefisien positif berarti bahwa ROA yang tinggi akan meningkatkan underpricing. Model 1 Regression Residual Total Tabel 4.9 Tabel Hasil Uji Overall Fit Model Regresi Linier ANOVA b Sum of Squares df Mean Square F Sig. 37000.286 5 7400.057 3.775.004 a 147020.2 75 1960.269 184020.5 80 a. Predictors: (Constant), ROA_x5, umurperusahaan_x4, editor_x3, market_x1, Underwriter_x2 b. Dependent Variable: underpricing Hasil pengujian overall fit model regresi tersebut diperoleh nilai F sebesar 3,775 dengan signifikansi 0,04. Nilai signifikansi yang lebih kecil dari 0,05 mengindikasikan bahwa Underpricing dapat dijelaskan oleh ke lima variabel penjelas yang digunakan dalam penelitian ini. Tabel 4.10 Tabel Hasil Uji Koefisien Determinasi Adjustd R 2 Model 1 Model Summary b Adjusted Std. Error of Durbin- R R Square R Square the Estimate Watson.448 a.201.148 44.27493 1.993 a. Predictors: (Constant), ROA_x5, umurperusahaan_x4, editor_x3, market_x1, Underwriter_x2 b. Dependent Variable: underpricing
68 Nilai koefisien determinasi adjusted R 2 diperoleh sebesar 0,148. Hal ini berarti bahwa 14,8% underpricing dapat dijelaskan oleh variasi variabel Market, Underwriter, Auditor, Umur dan ROA, sedangkan 85,2% underpricng dapat dijelaskan oleh variabel lainnya. 4.3 Pembahasan Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat underpricing dapat diprediksikan oleh kombinasi penggunaan variabel Market, Underwriter, Auditor, Umur dan profitabilitas ROA. Namun demikian nilai adjusted R 2 yang diperoleh masih relatif kecil yaitu hanya sebesar 0,148, sehingga hanya 14,8% tingkat underpricing dapat dijelaskan oleh variasi variabel-variabel market, reputasi underwriter, reputasi auditor, umur perusahaan dan profitabilitas ROA. Sedangkan pengujian secara parsial, reputasi auditor dan umur perusahaan, dan ROA yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat underpricing. Variabel kondisi pasar modal di bursa efek (market) diperoleh tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat underpricing. Hal ini berarti bahwa meskipun underwriter akan mempertimbangkan kondisi pasar dalam menentukan harga saham saat IPO, namun harga saham juga akan dipengaruhi oleh kekuatan permintaan investor. Selain itu kondisi ini menunjukkan bahwa harga saham di pasar sekunder tidak banyak disebabkan oleh kondisi pasar sebelumnya. Kemungkinan lemahnya angka terhadap hipotesis ini karena kondisi pasar saat ini dipengaruhi oleh faktor kestabilan ekonomi secara makro. Dengan kata lain underwriter tidak tergantung sepenuhnya pada kondisi pasar bearish maupun
69 bullish dalam penentuan harga saham perdana. Hasil ini mendukung penelitian Nurhidayati dan Indriantoro (1998), Ghozali dan Mudrik Al Mansur (2002) maupun Rosyati dan Sabeni (2002). Reputasi underwriter secara statistik tidak berpengaruh signifikan dalam mempengaruhi tingkat underpricing (Hipotesis 2 ditolak). Hal ini menunjukkan bahwa penjamin emisi tidak selalu berusaha untuk memberikan harga yang lebih tinggi bagi saham yang dijaminnya. Hal ini disebabkan karena underwriter akan selalu ingin mendapatkan keuntungan dalam penjualan saham. Kondisi demikian mendorong bahwa underwriter yang belum memiliki reputasipun akan cenderung menetapkan harga saham yang cukup tinggi untuk menarik sebanyak mungkin klien. Hasil ini mendukung penelitian Nurhidayati dan Indriantoro (1998). Reputasi auditor diperoleh memiliki pengaruh yang signifikan terhadap underpricing dengan arah koefisien positif. Hasil ini berlawanan dengan yang dihipotesiskan atau berarti Hipotesis penelitian ini ditolak. Hasil ini memperkuat bahwa investor akan sangat memperhatikan reputasi KAP sebagai lembaga pengaudit laporan keuangan yang dilakukan. Penggunaan auditor yang bereputasi tinggi akan mengurangi ketidakpastian di masa mendatang. Pada akhirnya investor mengajukan penawaran pembelian saham tersebut, dan hal ini akan mendongkrak harga saham di pasar sekunder. Harga saham yang tinggi di pasar sekunder akan mempengaruhi tingkat underpricing menjadi naik. Penggunaan auditor yang bereputasi kurang tinggi akan dintepretasikan sebaliknya oleh investor yang menyebabkan tingkat underpricing menjadi turun.
70 Variabel umur perusahaan menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan terhadap tingkat underpricing. Tanda arah pengaruh adalah negatif, artinya semakin tua umur perusahaan sebelum melakukan IPO, maka akan semakin rendah tingkat underpricing yang terjadi. Lebih lanjut dapat disimpulkan bahwa semakin lama perusahaan berdiri, masyarakat luas akan lebih mengenal dan investor secara khusus akan lebih percaya terhadap perusahaan yang sudah dikenal dan lama berdiri. Dengan demikian investor akan banyak mempercayai emiten dibanding dengan penentuan harga saham oleh underwriter, sehingga tingkat underpricing akan mengalami penurunan. Hasil ini mendukung penelitian Beatty (1989) dalam Daljono (2000). Variabel ROA menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan terhadap tingkat underpricing dengan arah koefisien positif. Hal ini berlawanan dengan yang dihipotesiskan, berarti hipotesis penelitian ini ditolak. Satu alasan mengapa ROA berpengaruh positif adalah karena rasio ini memberikan ekspektasi kepada investor untuk memperoleh pengembalian terhadap investasi yang diberikannya. Apabila ROA semakin tinggi maka harapan untuk memperoleh keuntungan akan semakin besar, sehingga harga perdana yang diberlakukan oleh emiten akan mengalami peningkatan. Sehingga tingkat underpricing saham akan meningkat.